Python & Pandas Datenimport

Datenimport mit Python & Pandas

Python ist eine leistungsstarke Programmiersprache, die oft für Datenanalysen verwendet wird. Eine der beliebtesten Bibliotheken für die Datenverarbeitung in Python ist Pandas. In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie Sie mit Pandas eine CSV-Datei importieren und bearbeiten können.

Was ist Pandas?

Pandas ist eine Open-Source-Bibliothek, die hochleistungsfähige, benutzerfreundliche Datenstrukturen und Datenanalyse-Tools für die Programmiersprache Python bereitstellt. Besonders nützlich ist Pandas, wenn es um die Arbeit mit tabellenartigen Daten geht, wie etwa Daten, die in CSV-Dateien gespeichert sind.

CSV-Datei importieren

Um eine CSV-Datei mit Pandas zu importieren, benötigen Sie zunächst die pandas-Bibliothek. Diese kann mit pip installiert werden, falls sie noch nicht vorhanden ist:

pip install pandas

Zum Import einer CSV-Datei verwenden wir die Funktion read_csv von Pandas:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('dateiname.csv')

Diese Zeile liest die CSV-Datei in ein DataFrame ein, das grundlegende Datenstrukturen für die Arbeit mit Pandas bereitstellt.

Daten anzeigen

Um die importierten Daten anzuzeigen, verwenden Sie die head()-Methode, um die ersten fünf Zeilen der Tabelle zu sehen:

print(df.head())

Daten bearbeiten

Pandas bietet zahlreiche Möglichkeiten, um Ihre Daten zu manipulieren. Hier sind einige grundlegende Operationen:

Spalten auswählen

Um eine bestimmte Spalte auszuwählen, können Sie die Spaltennamen verwenden:

df['Spaltennahme']

Zeilen filtern

Um Zeilen basierend auf einer Bedingung zu filtern, verwenden Sie bedingte Ausdrücke:

df.loc[df['Spaltenname'] > Wert]

Daten zusammenfassen

Pandas bietet Methoden wie groupby, um Daten zu gruppieren und zu aggregieren:

df.groupby('Kategorie')[['Wert']].sum()

Fazit

In diesem Artikel haben wir einen kurzen Überblick darüber gegeben, wie Sie mit der Pandas-Bibliothek in Python eine CSV-Datei importieren und bearbeiten können. Pandas bietet viele weitere Funktionen für die Datenanalyse, die über das hier Beschriebene hinausgehen. Mit der richtigen Kombination dieser Tools können Sie Ihre Daten effizient verarbeiten und analysieren.

Weitere Informationen zum Import von CSV Dateien mit Pandas finden Sie hier.